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[21] The Essential MatrixMultiple View Geometry 2021. 6. 9. 15:47
본 포스트는 학습한 것을 정리할 목적으로 작성되었습니다.
해당 포스트의 내용 및 그림, 수식 등은 'Multiple View Geometry in Computer Vision' 책을 참고하였습니다.
(1) The essential matrix
Essentail matrix는 normalized image coordinate case에서의 fundamental matrix이다. 반대로, fundamental matrix는 generalized essential matrix인 샘 이다. Essential matrix는 fundamental matrix보다 더 적은 dof를 갖고 있고 추가적인 properties를 이용할 수 있다.
(2) Normalized coordinates
Calibration matrix K를 알 때, ˆx=K−1x라고 하면, ˆx=[R|t]X이며 이 때 ˆx를 normalized coordinates라고 한다. 또한 K−1P=[R|t]를 normalized camera matrix라고 한다.
어떤 두 nomarlized camera matrix를 P=[I|0],P′=[R|t]라고 하면 essential matrix는 다음과 같다.
E=[t]×R=R[RTt]×
또한 다음이 성립한다.
ˆx′TEˆx=0
E=K′TFK
(3) Properties of essential matrix
- Essential matrix의 dof는 5이다. 이는 R과 t가 각각 3의 dof를 갖고 있고 up to scale로 define 되기 때문에 5개의 ratio만 필요하기 때문이다.
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